浅谈Oracle闪回删除表限制
浅谈Oracle闪回删除表限制，Oracle 10g开始提供了类似windows系统的回收站功能，用户在删除表的时候会不是直接删除，而是移动到回
Oracle 10g开始提供了类似windows系统的回收站功能，用户在删除表的时候会不是直接删除，而是移动到回收站中，如果需要从回收站中取回原来的表，可以使用闪回删除表的特性，迅速的找回被删除的表，而不需要从备份中导入原有的表！但这个回收站功能也是有前提的，不是在任何情况下都可以使用闪回删除表特性，总结下，在10g中，下面几种场景表不能flashback删除，至于11g是否有改进，感兴趣的朋友可以参照本文的方法进行测试下！顺带说下，回收站采取fifo，先进先出的机制！例如在回收站有两张同样名称的表，闪回删除的时候根据删除时间的先后顺序来觉得先闪回哪张表，因而闪回删除表命令提供了rename to选项；
1：回收站功能未开启(这个就不用测试了)
2：表的存储表空间不能为system
3: 表被删除的时候不能带purge参数
4：存在空间压力的时候
5：表上面启用了细粒度审计
6：表启用了VPD
一：测试表空间存储为system的闪回删除
1.1 创建测试用户，并赋予相应的权限，，开启数据库的回收站功能
1.2 使用test用户新建2张表，一张存储在system表空间
1.3 分别删除2张表，不带purge参数，查看回收站只存在drop_2表，该表的存储表空间为users,由此证明表空间存储为system的表是不可以被闪回删除的
1.4 测试使用sys用户删除drop_2表，是否可以成功闪回删除
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Utilisez ddrescue pour récupérer des données sous Linux
Mar 20, 2024 pm 01:37 PM
DDREASE est un outil permettant de récupérer des données à partir de périphériques de fichiers ou de blocs tels que des disques durs, des SSD, des disques RAM, des CD, des DVD et des périphériques de stockage USB. Il copie les données d'un périphérique bloc à un autre, laissant derrière lui les blocs corrompus et ne déplaçant que les bons blocs. ddreasue est un puissant outil de récupération entièrement automatisé car il ne nécessite aucune interruption pendant les opérations de récupération. De plus, grâce au fichier map ddasue, il peut être arrêté et repris à tout moment. Les autres fonctionnalités clés de DDREASE sont les suivantes : Il n'écrase pas les données récupérées mais comble les lacunes en cas de récupération itérative. Cependant, il peut être tronqué si l'outil est invité à le faire explicitement. Récupérer les données de plusieurs fichiers ou blocs en un seul
Open source! Au-delà de ZoeDepth ! DepthFM : estimation rapide et précise de la profondeur monoculaire !
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
Comment utiliser la fonction de filtre Excel avec plusieurs conditions
Feb 26, 2024 am 10:19 AM
Si vous avez besoin de savoir comment utiliser le filtrage avec plusieurs critères dans Excel, le didacticiel suivant vous guidera à travers les étapes pour vous assurer que vous pouvez filtrer et trier efficacement vos données. La fonction de filtrage d'Excel est très puissante et peut vous aider à extraire les informations dont vous avez besoin à partir de grandes quantités de données. Cette fonction peut filtrer les données en fonction des conditions que vous définissez et afficher uniquement les pièces qui remplissent les conditions, rendant la gestion des données plus efficace. En utilisant la fonction de filtre, vous pouvez trouver rapidement des données cibles, ce qui vous fait gagner du temps dans la recherche et l'organisation des données. Cette fonction peut non seulement être appliquée à de simples listes de données, mais peut également être filtrée en fonction de plusieurs conditions pour vous aider à localiser plus précisément les informations dont vous avez besoin. Dans l’ensemble, la fonction de filtrage d’Excel est très utile
Google est ravi : les performances de JAX surpassent Pytorch et TensorFlow ! Cela pourrait devenir le choix le plus rapide pour la formation à l'inférence GPU
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de
Vitesse Internet lente des données cellulaires sur iPhone : correctifs
May 03, 2024 pm 09:01 PM
Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible
La vitalité de la super intelligence s'éveille ! Mais avec l'arrivée de l'IA qui se met à jour automatiquement, les mères n'ont plus à se soucier des goulots d'étranglement des données.
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.
L'US Air Force présente son premier avion de combat IA de grande envergure ! Le ministre a personnellement effectué l'essai routier sans intervenir pendant tout le processus, et 100 000 lignes de code ont été testées 21 fois.
May 07, 2024 pm 05:00 PM
Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,
Le premier robot capable d'accomplir de manière autonome des tâches humaines apparaît, avec cinq doigts flexibles et rapides, et de grands modèles prennent en charge l'entraînement dans l'espace virtuel
Mar 11, 2024 pm 12:10 PM
Cette semaine, FigureAI, une entreprise de robotique investie par OpenAI, Microsoft, Bezos et Nvidia, a annoncé avoir reçu près de 700 millions de dollars de financement et prévoit de développer un robot humanoïde capable de marcher de manière autonome au cours de la prochaine année. Et l’Optimus Prime de Tesla a reçu à plusieurs reprises de bonnes nouvelles. Personne ne doute que cette année sera celle de l’explosion des robots humanoïdes. SanctuaryAI, une entreprise canadienne de robotique, a récemment lancé un nouveau robot humanoïde, Phoenix. Les responsables affirment qu’il peut accomplir de nombreuses tâches de manière autonome, à la même vitesse que les humains. Pheonix, le premier robot au monde capable d'accomplir des tâches de manière autonome à la vitesse d'un humain, peut saisir, déplacer et placer avec élégance chaque objet sur ses côtés gauche et droit. Il peut identifier des objets de manière autonome
